Come si determina l'accuratezza di un dispositivo di misurazione?

Supponiamo che tu abbia un dispositivo di misurazione di cui non conosci la precisione e un dispositivo di misurazione di riferimento. Entrambi misurano una variabile . L'intervallo di interesse è . Come si determina l'accuratezza del dispositivo sconosciuto in questo intervallo? $x$ $x_0<x < x_1$

Il mio corso d'azione sarebbe quello di raccogliere valori per entrambi i dispositivi da a e costruire una distribuzione di errori . L' accuratezza potrebbe quindi essere l'intervallo di errore, o qualcosa di simile - è corretto? $x_0$ $x_1$ $\pm3\sigma$

ipotesi:

Il dispositivo di misurazione di riferimento è calibrato e non presenta praticamente alcun errore

measurements statistics metrology

— John HK
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Innanzitutto, il dispositivo di riferimento della misurazione deve essere calibrato correttamente. Quindi l'accuratezza può essere determinata dall'input minimo per cui c'è un cambiamento nell'output. Ex. nei calibri a corsoio l'ingresso minimo è la distanza.

— Fennekin,

Ho aggiunto l'ipotesi che sia calibrato. - Non so davvero come applicare il tuo esempio con calibri a corsoio

— John HK,

ok, quindi "accuratezza" o "verità" secondo il tuo riferimento? Sembra che dovresti prima determinare la verità del dispositivo di riferimento, assumendo la precisione come indicato per il dispositivo, quindi confrontare la lettura media sul dispositivo di prova per determinare la verità e calcolare la varianza per determinare la precisione. Penso che la maggior parte di noi "vecchi" usi "accuratezza" per questa "verità" nuova.

— Carl Witthoft,

Risposte:

Il tuo approccio è ampiamente corretto.

Se sei interessato solo all'accuratezza del tuo sistema, probabilmente vorrai usare qualcosa come l'errore massimo. La precisione è quindi +/- +/- Errore massimo nel presupposto che gli errori reali siano distribuiti uniformemente in questo intervallo (una distribuzione uniforme sarà spesso una sopravvalutazione ma è un'opzione semplice quando non sono disponibili informazioni migliori).

Tuttavia, questo approccio produrrà spesso grandi errori a causa di effetti sistematici che possono essere facilmente corretti adattando una curva (normalmente lineare) attraverso il diagramma dei valori misurati e reali.

Ciò dovrebbe correggere la distorsione nello strumento e quindi è possibile calcolare l'incertezza in base alla deviazione standard dei residui. L'incertezza totale è normalmente un multiplo di , la scelta è abbastanza arbitraria, quindi dovresti indicare il multiplo (valore k) o il fattore di copertura associato. Dovresti anche indicare quale distribuzione stai assumendo in quanto ciò influirà su ciò che il multiplo dà una copertura specifica. Ad esempio per una copertura gaussiana del 95% k ~ 2, ma per una distribuzione uniforme del 95% di copertura k ~ 1,68 $\sigma$

— nivag
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Come hai detto, la scelta è arbitraria, ma esiste uno standard comune? Ho spesso incontrato schede tecniche che dicevano semplicemente "Precisione: + -Y", senza definire se si tratta di 2sigma, 3sigma, ecc ...

— John HK,

σ

$\sigma$

Nella mia esperienza, le schede tecniche sono spesso un disordine di termini poco chiari e valori mal definiti (i broucher delle vendite sono anche peggio).

— nivag

L'unico modo per determinare la precisione a cui ogni dispositivo di misurazione fornisce misurazioni è calibrarlo rispetto a un dispositivo di precisione nota e errori noti per le misurazioni.

La tua tecnica è parzialmente corretta; non solo eseguire la misurazione dell'errore per i limiti del dispositivo come una popolazione o un contenitore di campioni. Questo perché gli errori di misurazione non sono sempre uniformi.

Ad esempio, per letture tra 0 e 1, l'errore potrebbe essere -0,2 e per letture tra 2 e 3 l'errore potrebbe essere +0,6. Il test deve essere eseguito in intervalli o bande, indipendentemente dal fatto che le unità siano mm (per righelli), m / s (per anemometri o tachimetri) o Pa (per barometri).

Per ogni intervallo / banda si determina l'errore per quell'intervallo / banda e quindi si applica tale errore alla misurazione presa dal dispositivo che doveva essere calibrato.

— Fred
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Questo sarebbe con il presupposto che voglio calibrare il dispositivo, cosa che non volevo. Voglio solo valutarlo. Capisco il tuo esempio e per fare un ulteriore passo avanti con esso: ora hai l'errore -0.2 per il primo "bin", +0,6 errore per il secondo e così via ... Se vuoi riassumere questo per l'intero intervallo in un singolo numero, cosa usi? Deviazione standard per tutti gli errori?

— John HK,

Come è possibile "valutare" senza generare contemporaneamente informazioni che forniscono la calibrazione?

— Carl Witthoft,

@CarlWitthoft Bene, si generano informazioni per la calibrazione, ma potrebbe non essere possibile incorporare tali informazioni nel dispositivo o renderle disponibili in altra forma per l'utente.

— John HK,

@CarlWitthoft thefreedictionary.com/calibrate non è d'accordo con me. Continuo a pensare che ci sia una differenza tra determinare l'accuratezza e migliorare un dispositivo rendendo disponibili tali informazioni, ma non credo che stiamo facendo progressi discutendo di questa definizione.

— John HK,

"L'unico modo per determinare l'accuratezza ... è di calibrarlo su un dispositivo di precisione nota" non è vero. Se così fosse, non saremmo mai in grado di calibrare i nostri dispositivi più precisi. Per determinare la precisione degli strumenti per i quali non esiste un dispositivo più accurato, confrontalo con copie identiche di se stesso (o usa un ragionamento fisico).

— Chris Mueller,

Facevo parte di un team di ingegneri di qualità (ma non uno degli esperti), e avevano una visuale in cui utilizzavano un grafico 2d in cui l'asse X era la prima misurazione e Y era la seconda misurazione della stessa caratteristica osservabile.

Avrebbero ripetuto la misura / rimisurazione e creato quella che chiamavano una "carta salsiccia". Eliminerebbero il 2% dei campioni periferici e disegnerebbero una "salsiccia" attorno al resto.

È possibile vedere visivamente la qualità del sistema di misurazione osservando quanto i punti dati sono vicini alla linea dell'angolo di 45 gradi.

— Baronz
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